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兩個稀疏矩陣相乘 稀疏矩陣壓縮存儲的基本思想是什么?

稀疏矩陣壓縮存儲的基本思想是什么?對稀疏矩陣壓縮存儲的目的是:C節(jié)省存儲空間和D降低預(yù)算時間復(fù)雜度,如果是單選題,那么應(yīng)該選C節(jié)省存儲空間。矩陣中非零元素的個數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于矩陣元素的總數(shù),并且非零元素的分

稀疏矩陣壓縮存儲的基本思想是什么?

對稀疏矩陣壓縮存儲的目的是:C節(jié)省存儲空間和D降低預(yù)算時間復(fù)雜度,如果是單選題,那么應(yīng)該選C節(jié)省存儲空間。矩陣中非零元素的個數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于矩陣元素的總數(shù),并且非零元素的分布沒有規(guī)律,則稱該矩陣為稀疏矩陣(sparsematrix);與之相區(qū)別的是,如果非零元素的分布存在規(guī)律(如上三角矩陣、下三角矩陣、對角矩陣),則稱該矩陣為特殊矩陣。稀疏矩陣的計算速度更快,因為MATLAB只對非零元素進行操作,這是稀疏矩陣的一個突出的優(yōu)點.假設(shè)矩陣A,B中的矩陣一樣.計算2*A需要一百萬次的浮點運算,而計算2*B只需要2000次浮點運算.因為MATLAB不能自動創(chuàng)建稀疏矩陣,所以要用特殊的命令來得到稀疏矩陣.對于一個用二維數(shù)組存儲的稀疏矩陣Amn,如果假設(shè)存儲每個數(shù)組元素需要L個字節(jié),那么存儲整個矩陣需要m*n*L個字節(jié).但是,這些存儲空間的大部分存放的是0元素,從而造成大量的空間浪費.為了節(jié)省存儲空間,可以只存儲其中的非0元素.

稀疏矩陣指什么?

稀疏矩陣,指大多數(shù)元素是0,只有少數(shù)元素不是0的大型矩陣。稀疏矩陣計算主要需要解決兩個問題,一個是使用較少的內(nèi)存單元存儲矩陣,一般只存儲特定的區(qū)域或者非零值;計算時如何將元素取出,如何簡化計算。有專門的計算機程序。稀疏矩陣,一般不會有某行、某列全為0的情況,與0矩陣不同。0矩陣的運算十分簡單,沒有必要保存矩陣內(nèi)容。

eigen與taucs求解稀疏矩陣哪個好?

網(wǎng)格變形的論文看得理解了一點后就開始嘗試實現(xiàn),就開始到網(wǎng)上找稀疏矩陣庫。

一開始我使用的矩陣庫是Eigen,風(fēng)格跟matlab很像,但是沒有實現(xiàn)稀疏矩陣運算的功能,雖然它預(yù)留了跟其他幾個稀疏矩陣庫的接口,但是我試過的umfpack和superlu都在if(!lu_of_A.succeeded())這一步計算失敗。后來還找嘗試了taucs庫,但是同樣遇到了一個悲劇的問題,編譯成功的庫可以在命令行下使用,但是放到vs2008里面卻總是無法鏈接成功。花了幾天的時間,最后還是決定自己封裝下umfpack和Eigen的接口。